Co je čištění dat?
Čištění dat je proces přípravy dat na analýzu odstraněním nebo úpravou dat, která jsou nesprávná, neúplná, irelevantní, duplicitní nebo nesprávně formátovaná.
Tato data obvykle nejsou při analýze dat potřebná nebo užitečná, protože mohou bránit procesu nebo poskytovat nepřesné výsledky. Existuje několik metod čištění dat v závislosti na způsobu jejich uložení spolu s hledanými odpověďmi.
Čištění dat nespočívá v pouhém vymazání informací, aby se uvolnilo místo pro nová data, ale spíše v nalezení způsobu, jak maximalizovat přesnost datového souboru, aniž by nutně došlo k vymazání informací.
Například čištění dat zahrnuje více činností než jen odstranění dat, například opravu pravopisných a syntaktických chyb, standardizaci datových souborů a opravu chyb, jako jsou prázdná pole, chybějící kódy a identifikaci duplicitních datových bodů. Čištění dat je považováno za základní prvek základů datové vědy, protože hraje důležitou roli v analytickém procesu a odhalování spolehlivých odpovědí.
Nejdůležitějším cílem čištění dat je vytvořit datové soubory, které jsou standardizované a jednotné, aby umožnily nástrojům business intelligence a datové analytiky snadný přístup a nalezení správných dat pro každý dotaz.
Jak mohu čištění dat využít?“
Bez ohledu na typ analýzy nebo vizualizace dat, které potřebujete, je čištění dat důležitým krokem, který zajistí, že generované odpovědi budou přesné. Při shromažďování dat z několika toků a při ručním zadávání od uživatelů mohou informace nést chyby, být nesprávně zadané nebo mít mezery.
Čištění dat pomáhá zajistit, aby informace vždy odpovídaly správným polím, a zároveň usnadňuje nástrojům business intelligence interakci se soubory dat, aby efektivněji vyhledávaly informace. Jedním z nejčastějších příkladů čištění dat je jeho použití v datových skladech.
Úspěšný datový sklad uchovává různá data z různých zdrojů a optimalizuje je pro analýzu před jakýmkoli modelováním. Za tímto účelem musí aplikace datového skladu projít miliony příchozích datových bodů a ujistit se, že jsou přesné, než je lze zařadit do správné databáze, tabulky nebo jiné struktury.
Organizace, které shromažďují data přímo od spotřebitelů vyplňujících průzkumy, dotazníky a formuláře, také hojně využívají čištění dat. V jejich případech to zahrnuje kontrolu, zda byla data zadána do správného pole, zda neobsahují neplatné znaky a zda v poskytnutých informacích nejsou mezery.
Podívejte se na to v akci:
Prozkoumat ovládací panel.